Comparing (Empirical-Gramian-Based) Model Order Reduction Algorithms
Comparing (Empirical-Gramian-Based) Model Order Reduction Algorithms
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比较（基于经验格拉米亚）模型降阶算法
DOI：
10.1007/978-3-030-72983-7_7
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Christian Himpe
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Christian Himpe
在这项工作中，基于Gramian的模型简化方法：经验穷人的截断平衡实现，经验近似平衡，经验主导子空间，经验平衡截断和经验平衡增益在非参数和两个参数变量中进行了比较，通过十个误差测量：近似Lebesgue $L_0$、$L_1$、$L_2$、$L_\infty$、哈代$H_2$、$H_\infty$、Hankel、Hilbert-Schmidt-Hankel、修改的诱导原始范数和修改的诱导对偶范数，用于热块模型简化基准的变体。这种比较是通过一个新的元测量模型约简称为MORscore。
In this work, the empirical-Gramian-based model reduction methods: Empirical poor man's truncated balanced realization, empirical approximate balancing, empirical dominant subspaces, empirical balanced truncation, and empirical balanced gains are compared in a non-parametric and two parametric variants, via ten error measures: Approximate Lebesgue $L_0$, $L_1$, $L_2$, $L_\infty$, Hardy $H_2$, $H_\infty$, Hankel, Hilbert-Schmidt-Hankel, modified induced primal, and modified induced dual norms, for variants of the thermal block model reduction benchmark. This comparison is conducted via a new meta-measure for model reducibility called MORscore.
瞬态问题参数模型降阶方法比较
DOI：
10.1137/1.9781611974829.ch9
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
U. Baur;P. Benner;B. Haasdonk;C. Himpe;I. Martini;M. Ohlberger
通讯作者：
M. Ohlberger